Modelización y solución del problema de programación de mantenimientos con costes variables
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Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2019
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Abstract
En este proyecto se estudia un nuevo problema de programación de mantenimientos preventivos de máquinas. Las máquinas programadas cuentan con costes que varían en función del tiempo transcurrido desde el último mantenimiento realizado en dicha máquina.
En este problema, el tiempo es discretizado en periodos y en cada periodo podrá realizarse la revisión de una maquina como máximo.
Es dado un conjunto de M máquinas. En el periodo en el que se revisa la máquina j, siendo j= {1, 2, 3,…, M}, se incurre en un coste fijo de mantenimiento cfjτ. Dicho coste de mantenimiento cfjτ se define como una función escalonada dependiente de τ, siendo τ el número de periodos transcurridos desde la última vez que se revisó la máquina j. Las máquinas que no son revisadas en un periodo, generan un coste de operación ojτ = τ·aj, en dicho periodo, donde aj es el coeficiente de coste de operación conocido de la máquina j.
La política de mantenimiento P, establece la secuencia en la que se revisarán las máquinas y se define como P = [i1, i2,…]. El elemento it (it ∈ {0, 1, 2,…, M}) representa la máquina revisada en el periodo t (t ∈ {1,2,…, T}). Si it= 0, implica que no se revisa ninguna máquina en el periodo t.
El problema trata de encontrar la política de mantenimiento P, en forma de secuencia cíclica con T periodos de longitud, que minimice los costes totales. El valor de T puede considerarse una variable dentro del problema o un dato definido por el usuario.
Este proyecto engloba un nuevo problema hasta ahora definido como PMP (Problem of Maintenance Program), ya que por primera vez considera unos costes de mantenimiento variables y no fijos. Este nuevo problema da lugar a la necesidad de una nueva modelización.
Se pretende hallar una solución mediante diferentes métodos heurísticos y con la ayuda de modelos de optimización de decisiones los cuales utilizan programación matemática y por restricciones.
El proyecto concluye con las conclusiones y un algoritmo de resolución capaz de resolver este nuevo problema de PMP por primera vez. Finalmente se presentan la solución implementada y los resultados computacionales.
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